книга
Биоинформатика с Python: книга рецептов
Биоинформатика – активная область исследований, в которой используется ряд простых и сложных вычислений для извлечения ценной информации из биологических данных. Из книги вы узнаете, как управлять этими задачами с помощью языка Python.Вы рассмотрите ключевые методы секвенирования нового поколения, анализа отдельных клеток, геномики, метагеномики, а также узнаете, как применяются алгоритмы машинного обучения в биоинформатике.Книга предназначена для аналитиков в области биоинформатики, специалистов по данным, вычислительных биологов, исследователей и разработчиков Python.
Содержание
Содержание книги "Биоинформатика с Python: книга рецептов : современные библиотеки и приложения Python для решения реальных задач вычислительной биологии"
Об авторе
О рецензентах
От издательства
Предисловие
Глава 1. Python и окружающее программное обеспечение
Установка необходимого базового программного обеспечения с помощью Anaconda
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Установка необходимого программного обеспечения с помощью Docker
Подготовка
Как это сделать
Смотрите также
Взаимодействие с R через rpy2
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Смотрите также
Демонстрация R magic с Jupyter
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Смотрите также
Глава 2. Знакомство с NumPy, pandas, Arrow и Matplotlib
Использование pandas для обработки побочных эффектов вакцин
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Смотрите также
Устранение подводных камней при использовании pandas DataFrames
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Уменьшение потребления памяти pandas DataFrames
Подготовка
Как это сделать
Смотрите также
Ускорение обработки pandas с помощью Apache Arrow
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
NumPy как основа науки о данных и биоинформатики Python
Подготовка
Как это сделать
Смотрите также
Matplotlib как инструмент создания диаграмм
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Смотрите также
Глава 3. Секвенирование следующего поколения
Доступ в GenBank и перемещение по базам данных NCBI
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Смотрите также
Выполнение базового анализа последовательности
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Смотрите также
Работа с современными форматами последовательностей
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Смотрите также
Работа с данными выравнивания
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Смотрите также
Извлечение данных из файлов VCF
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Смотрите также
Изучение доступности генома и фильтрация данных SNP
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Смотрите также
Обработка данных NGS с помощью HTSeq
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Глава 4. Продвинутый процессинг данных NGS
Подготовка массива данных для анализа
Подготовка
Как это сделать
Использование информации о менделевских ошибках для контроля качества
Как это сделать
Дополнительно
Анализ данных с помощью стандартной статистики
Как это сделать
Дополнительно
Поиск геномных особенностей из аннотаций секвенирования
Как это сделать
Дополнительно
Метагеномика с QIIME 2 Python API
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Глава 5. Работа с геномами
Технические требования
Работа с высококачественными референсными геномами
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Смотрите также
Работа с референсными геномами низкого качества
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Смотрите также
Перебор аннотаций генома
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Смотрите также
Извлечение генов из референса с помощью аннотаций
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Смотрите также
Поиск ортологов с помощью Ensembl REST API
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Получение информации об онтологии генов из Ensembl
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Смотрите также
Глава 6. Популяционная генетика
Управление наборами данных с помощью PLINK
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Смотрите также
Использование sgkit для генетического анализа популяции с помощью xarray
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Изучение набора данных с помощью sgkit
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Смотрите также
Анализ структуры популяции
Подготовка
Как это сделать
Смотрите также
Выполнение PCA
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Смотрите также
Исследование структуры популяции с admixture
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Глава 7. Филогенетика
Подготовка набора данных для филогенетического анализа
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Смотрите также
Выравнивание генетических и геномных данных
Подготовка
Как это сделать
Сравнение последовательностей
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Реконструкция филогенетических деревьев
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Рекурсивная игра с деревьями
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Визуализация филогенетических данных
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Глава 8. Использование Protein Data Bank
Поиск белка во множественных базах данных
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Представляем Bio.PDB
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Извлечение дополнительной информации из файла PDB
Подготовка
Как это сделать
Вычисление молекулярных расстояний в файле PDB
Подготовка
Как это сделать
Выполнение геометрических операций
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Анимация с PyMOL
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Парсинг файлов mmCIF с помощью Biopython
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Глава 9. Конвейеры биоинформатики
Представляем серверы Galaxy
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Доступ к Galaxy с помощью API
Подготовка
Как это сделать
Развертывание конвейера анализа вариантов с помощью Snakemake
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Развертывание конвейера анализа вариантов с помощью Nextflow
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Глава 10. Машинное обучение в биоинформатике
Знакомство со scikit-learn на примере PCA
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Использование кластеризации по PCA для классификации образцов
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Изучение признаков рака молочной железы с помощью деревьев принятий решений
Подготовка
Как это сделать
Прогнозирование диагностики рака молочной железы с использованием методов случайного леса
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Глава 11. Параллельная обработка с Dask и Zarr
Чтение геномных данных с помощью Zarr
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Смотрите также
Параллельная обработка данных с использованием многопроцессорности Python
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Смотрите также
Использование Dask для обработки геномных данных на основе массивов NumPy
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Смотрите также
Планирование задач с помощью dask.distributed
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Смотрите также
Глава 12. Функциональное программирование в биоинформатике
Представление чистых функций
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Представление о немутабельности
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Избежание мутабельности для надежности шаблона проектирования
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Использование ленивого программирования для конвейерной обработки
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Ограничения рекурсии в Python
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Демонстрация модуля Python functools
Подготовка
Как это сделать
Дополнительно
Смотрите также
Предметный указатель
другие книги автора
Купить от 1699 ₽
Купить от 1799 ₽
С книгой "Биоинформатика с Python: книга рецептов" читают
Купить от 1799 ₽
Бестселлеры нон-фикшн
Купить от 453 ₽
Купить от 263 ₽
Купить от 581 ₽
Купить от 230 ₽
Купить от 1436 ₽
Купить от 307 ₽
Купить от 458 ₽
Купить от 338 ₽
Купить от 448 ₽
Купить от 385 ₽
Купить от 299 ₽
Купить от 608 ₽
Новинки книги нон-фикшн
Купить от 644 ₽
Купить от 593 ₽
Купить от 377 ₽
Купить от 480 ₽
Купить от 442 ₽
Купить от 538 ₽
Купить от 101 ₽
Купить от 396 ₽
Купить от 538 ₽
Купить от 350 ₽
Новинки аудиокниг
Купить от 289 ₽
Купить от 319 ₽
Внимание!
При обнаружении неточностей или ошибок в описании книги "Биоинформатика с Python: книга рецептов : современные библиотеки и приложения Python для решения реальных задач вычислительной биологии (автор Тиаго Антао)", просим Вас отправить сообщение на почту help@directmedia.ru. Благодарим!
Заполните форму
и мы свяжемся с вами в течение 15 минут
Спасибо
за оставленную заявку